FPS比较图表(YOLOv6/YOLOv7)- 计算机视觉

本文探讨了在计算机视觉领域中,YOLOv6s和YOLOv7s在不同硬件设备如Intel Core i9-11900K CPU、NVIDIA GeForce RTX 3080 GPU、NVIDIA Jetson Xavier NX以及Raspberry Pi 4上的FPS性能。结果显示,YOLOv6s在速度上占据优势,而Raspberry Pi 4由于硬件限制,FPS最低。建议根据设备性能选择合适的目标检测模型。

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FPS比较图表(YOLOv6/YOLOv7)- 计算机视觉

FPS(每秒帧数)在计算机视觉中是一个非常重要的性能指标。在目标检测算法中,YOLOv6和YOLOv7被认为是最快的算法之一。本篇文章将展示YOLOv6和YOLOv7在不同硬件设备上的FPS比较图表,并提供相应的源代码。

我们使用的硬件设备包括Intel Core i9-11900K CPU、NVIDIA GeForce RTX 3080 GPU、NVIDIA Jetson Xavier NX和Raspberry Pi 4。我们将在这些设备上运行两种YOLO模型(Tiny-YOLOv3和YOLOv5s),并将它们与YOLOv6s和YOLOv7s进行比较。

下面是使用Python和OpenCV库实现的源代码:

import cv2
import time
from yolov6.tf import YOLOv6
from yolov7.tf
### 配置 PyCharm 运行 YOLOv6 要在 PyCharm 中成功配置并运行 YOLOv6 项目,需完成以下几个方面的操作: #### 1. 安装 PyCharm 并下载 YOLOv6 源码 首先访问官方站点获取最新版本的 PyCharm 软件[^1]。安装完成后,在本地克隆或解压 YOLOv6 的源代码文件夹。 #### 2. 创建虚拟环境 为了确保项目的依赖项独立于其他 Python 工程,建议创建一个新的 Conda 或 venv 环境。通过 PyCharm 设置解释器时,可以选择现有的 conda 环境或者手动指定路径来加载已有的虚拟环境[^2]。 #### 3. 安装必要的库 进入 YOLOv6 文件目录后,打开终端执行 `pip install -r requirements.txt` 命令以安装所需的第三方包。如果遇到特定模块无法导入的情况(例如上述提到的 AttributeError),可能是因为模型结构更新导致旧版脚本不兼容新定义类名等问题[^3]。此时应检查对应错误日志中的具体缺失组件位置,并确认当前使用的分支是否匹配文档说明。 #### 4. 配置运行参数 双击 main.py (或其他入口脚本),右键选择 “Run”,PyCharm 将自动弹框询问保存该调试模板名称;也可以自定义命令行输入参数比如图片路径等信息供训练/推理调用。 ```python if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov6s.pt', help='initial weights path') opt = parser.parse_args() run(**vars(opt)) ``` 以上片段展示了如何解析来自 CLI 的选项作为函数实参传递给核心逻辑处理单元[^4]。 #### 5. 测试验证 最后一步就是尝试跑通整个流程看看有没有异常抛出。假如一切正常,则可以开始调整超参继续深入研究目标检测算法啦!
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